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A better mobile browsing experience through pattern recognition and dynamic restructuring of web pages
(2010) Larraín Morel, Augusto; Navón Cohen, Jaime; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
A cloud-based mobile system to support effective collaboration in higher education online courses
(2017) Rojas Riethmüller, Juan Sebastián; Neyem, Andrés; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Actualmente existen más de cuatro mil cursos MOOC ofrecidos mediante distintas Plataformas MOOC. Estas plataformas son robustas y soportan grandes volúmenes de datos y un alto número de usuarios. Debido a estas características, las instituciones de educación superior han adoptado estas plataformas para extender las prácticas del aula tradicional. La forma más común en que adoptan estas Plataformas MOOC, consiste en desarrollar cursos online exclusivamente para sus estudiantes. Estos cursos reciben el nombre de Small Private Online Courses (SPOCs), y solo pueden ser accedidos por un número reducido de estudiantes de dicha institución. El uso de las Plataformas MOOC permite a las universidades innovar y tener más flexibilidad en sus currículos. Sin embargo, estas plataformas no están preparadas para promover el aprendizaje colaborativo entre los estudiantes, ya que no cuentan con las herramientas necesarias. Respecto a este problema, Mobile Cloud Computing (MCC) ofrece varias ventajas para diseñar un sistema que promueva la colaboración entre estudiantes de educación superior, pero estas ventajas no han sido aprovechadas. Entonces, esta investigación se enfoca en el desarrollo de un sistema basado en MCC para promover la colaboración entre estudiantes en una Plataforma MOOC, en el contexto de la educación superior. Se siguió una metodología de Design Based Research para recopilar información, y producir y testear prototipos funcionales de manera iterativa e incremental. El sistema resultante es MyMOOCSpace, un sistema MCC que incluye dinámicas de colaboración enriquecidas con elementos de gamificación. Se realizaron evaluaciones para medir la usabilidad y el efecto en la colaboración de MyMOOCSpace. Los resultados de usabilidad muestran que los estudiantes se sintieron a gusto interactuando con el sistema, que logra también cumplir los requerimientos técnicos. Finalmente, los resultados muestran que MyMOOCSpace logró generar un aumento en la colaboración y las interacciones entre los estudiantes.
A feedback-based framework for process enhancement of causal nets
(2015) Pizarro de la Fuente, Nicolás Javier; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Las técnicas de minería de procesos se utilizan para extraer información útil desde los logs de eventos. Por ejemplo, usando herramientas de descubrimiento de procesos, es factible generar un modelo de proceso que indica el orden de ejecución de las distintas actividades. Sin embargo, los logs de eventos no son siempre objetivos, dado que contienen sólo una muestra de todo el comportamiento posible. Aún cuando se han desarrollado algunas técnicas que permiten reparar estos problemas, ellas se siguen basando en la información del log para funcionar. Dado que ninguna otra fuente de datos permite a los algoritmos existentes mejorar los modelos generados, este trabajo se centra en la creación de una metodología de reparación de modelos de proceso en base a comentarios de usuarios. Esto se realiza iterativamente, definiendo un conjunto de operaciones que permiten a los usuarios proporcionar información adicional, la cual a su vez permite reparar un modelo existente. Este trabajo utiliza redes causales (causal nets) como notación base sobre la cual incorporar los comentarios del usuario, usando tres operadores binarios: causalidad (!), paralelismo (k) e indiferencia (#). Cada uno de ellos representa la relación entre dos actividades según un usuario. Para procesos complejos y con un mayor número de actividades, este trabajo propone además una agrupación mediante subprocesos basada en SESE (Single Entry Single Exit - Entrada Unica Salida Unica). El modelo resultante satisface las operaciones entregadas por los usuarios, manteniendo a su vez la estructura inicial del proceso. Esta metodología ha sido implementada en el programa ProM y fue validada mediante pruebas de usuario.
A framework for complex event processing
(2017) Grez Arrau, Alejandro; Riveros Jaeger, Cristian; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Complex Event Processing (CEP) ha surgido como el campo unificador para las tecnologías que requieren procesar y correlacionar en tiempo real datos heterogéneos y distribuidos. CEP tiene aplicaciones en diversas áreas, lo que ha resultado en que haya un gran número de propuestas para procesar eventos complejos. Sin embargo, los sistemas CEP existentes están basados en soluciones ad-hoc que no se sustentan en bases teóricas sólidas, lo que los hace difíciles de entender, extender y generalizar. Además, son presentados generalmente de manera informal como interfaces de programación, y el utilizar cada uno de ellos requiere aprender un conjunto completamente nuevo de conocimientos. En esta tesis buscamos definir un marco riguroso para CEP. Comenzamos proponiendo un lenguaje formal para especificar eventos complejos, llamado CEPL, que contiene los operadores más comunes utilizados en la literatura y el cual tiene semántica simple y denotacional. Además, formalizamos las llamadas estrategias de selección, que son la piedra angular de CEP y en los sistemas existentes son presentadas sólo como extensiones en su diseño. Con la semántica ya definida, estudiamos cómo evaluar eficientemente CEPL. Obtenemos resultados de optimización basados en la re escritura de fórmulas, proponiendo una forma normal para manejar filtros unarios. Además, damos un modelo computacional formal para CEP basado en transductores y autómatas simbólicos, llamado matchautomata, el cual captura el fragmento regular de fórmulas con predicados unarios. Utilizando técnicas de reescritura y transformando a autómata, mostramos que el fragmento regular de CEPL puede ser evaluado eficientemente (tiempo constante por evento) cuando se utiliza la estrategia de selección next. Con estos resultados, proponemos un marco para evaluar eficientemente CEPL, estableciendo bases sólidas para futuros sistemas CEP.
A principled approach to bridging the gap between RDF data and their schemas.
(2013) Díaz Cáceres, Gonzalo Ignacio; Arenas Saavedra, Marcelo Alejandro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Aunque grafos RDF tienen información de su esquema asociados a ellos, en la práctica es muy común encontrar situaciones en que los datos no se conforman totalmente a su esquema. Un ejemplo conspicuo es el de DBpedia, que son datos RDF extraídos desde Wikipedia, una fuente de información públicamente editable. En tales situaciones, se torna interesante estudiar las propiedades estructurales de los datos en sí, dado que el esquema de una descripción incompleta de la organización de una base de datos. En este trabajo nos hemos acercado al estudio de la estructura de un grafo RDF desde primeros principios: proponemos un marco teórico para especificar funciones de estructura, que miden el grado de conformancia entre un grafo RDF y un esquema. En particular, primero se define un lenguaje formal para la especificación de funciones de estructura mediante expresiones que denominamos reglas. Este lenguaje permite a un usuario o a un administrador de una base de datos especificar una regla a la cual un grafo RDF puede conformarse de forma total o parcial.
Algorithm design for the distributed average consensus problem over IoT environments
(2018) Oróstica Navarrete, Boris Enrique; Núñez Retamal, Felipe Eduardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
A medida que las tecnologías de comunicación han ampliado el conjunto de dispositivos con capacidades de red, está surgiendo una nueva concepción de la Internet de las cosas (IoT). Con la incorporación de dispositivos con diagnósticos avanzados y capacidades de actuación, el IoT proporciona un entorno atractivo para controlar procesos externos utilizando sus capacidades de detección, actuación y computación. En este contexto, los algoritmos de consenso son una alternativa atractiva para apoyar el funcionamiento del IoT y para habilitar su potencial como red de control distribuido. En particular, el problema de llegar a un consenso al promedio de algunas cantidades iniciales es un problema desafiante con potencial aplicaciones en el entorno IoT. Aunque los algoritmos de consenso son estrategias maduras y bien estudiadas que se ajustan naturalmente a las redes, su desempeño se deteriora cuando se enfrentan a fenómenos tales como retrasos estocásticos, transmisiones y recepciones secuenciales y falta de fiabilidad en el proceso de intercambio de información; todo presente en un entorno de IoT. En este trabajo, se diseña un nuevo algoritmo para lograr el consenso al promedio en un entorno IoT. Se desarrolla un análisis teórico para comprender sus principios de funcionamiento. Además, el algoritmo está codificado como un protocolo en hardware real el cual se evalúa en una red local de baja escala y en una red pública de gran escala. El algoritmo está inspirado en gossips y converge al promedio en todos los experimentos realizados en un entorno real de IoT donde enfrenta las no idealidades de los fenómenos de comunicación.
Analysis of students' self-regulatory strategies in MOOCS and their impact on academic performance.
(2019) Maldonado Mahauad, Jorge Javier; Pérez Sanagustín, Mar; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los Cursos Abiertos Masivos y en Línea (MOOCs – Massive Open Online Courses) se han convertido en una fuente de contenido digital que puede ser abordado de forma atemporal y desde cualquier lugar. Los MOOCs ofrecen contenidos de calidad a millones de estudiantes de todo el mundo, brindando nuevas oportunidades de aprendizaje. Sin embargo, sólo una fracción de los que inician un MOOC logran terminarlo, dejando a miles de estudiantes comprometidos sin alcanzar sus metas. Investigaciones recientes sugieren que una de las razones por la que a los estudiantes les resulta difícil de terminar el MOOC es que tienen problemas para planificar, ejecutar y monitorear su proceso de aprendizaje de manera autónoma; es decir, no autorregulan su proceso de aprendizaje de forma efectiva para lograr terminar con éxito un MOOC. En esta tesis, se explorará las posibilidades que ofrece la Analítica del Aprendizaje (LA – Learning Analytics) para investigar las estrategias de aprendizaje que los estudiantes utilizan cuando autorregulan su su aprendizaje en entornos en línea como son los MOOCs. El principal objetivo de esta investigación es desarrollar instrumentos y métodos para medir las estrategias de autorregulación del aprendizaje (SRL – Self Regulated Learning) de los estudiantes (p. ej. cognitivas, metacognitivas y de gestión de recursos de estudio) en los MOOCs y analizar su relación con los resultados del aprendizaje de los estudiantes. Como enfoque metodológico, esta tesis utiliza métodos mixtos como línea base para la organización y planificación de la investigación, combinando datos de trazas de eventos de los estudiantes con datos de auto-reporte para comprender mejor el SRL en los MOOCs. La principal contribución de la tesis es triple. Primero, propone un instrumento para medir los perfiles de SRL de los estudiantes en los MOOC. Este instrumento se validó mediante un análisis factorial exploratorio y confirmatorio con 4,627 respuestas recopiladas en tres MOOCs. En segundo lugar, presenta una metodología basada en técnicas de minería de datos y minería de procesos para extraer los patrones de SRL de los estudiantes en los MOOC. La metodología se aplicó en tres MOOCs de Coursera (self-paced) con datos de 3,458 estudiantes, en los que se identificaron seis patrones de interacción. Luego, esta metodología se adaptó y aplicó en un esfuerzo de replicación para analizar un MOOC en edX síncrono con datos de 50,776 estudiantes donde se identificaron doce patrones de interacción. La tercera contribución, es un conjunto de estudios empíricos que muestra la relación entre las estrategias de SRL y el rendimiento académico, utilizando datos de seis MOOCs (self-paced) en Coursera y dos MOOC síncronos en Open edX. Estos estudios empíricos permitieron determinar las variables demográficas de auto-reporte de los estudiantes (p. ej. género, conocimiento previo y ocupación) y estrategias auto-reportadas de SRL (p. ej. establecimiento de objetivos, planificación estratégica) que fueron identificadas como las más relevantes para predecir el rendimiento académico. En conclusión, esta tesis ofrece un conjunto de instrumentos y métodos que podrían ser utilizados por otros investigadores en diferentes contextos para estudiar el SRL en MOOCs. Los resultados de esta investigación abren nuevas vías para la personalización y adaptación del contenido de un MOOC de acuerdo con los comportamientos autorregulados de los estudiantes y establecen las bases para el estudio de la SRL como un proceso en otros entornos de aprendizaje con soporte digital.
Blur adaptive sparse representation of random patches for race recognition on blurred images
(2016) Heinsohn Manetti, Daniel Ignacio; Mery Quiroz, Domingo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
A pesar de que el reconocimiento de caras, en ambientes no controlados, ha sido ampliamente estudiado en los últimos 25 años, el estado del arte en estos algoritmos continúan con bajos rendimientos en imágenes borrosas. En este documento se aborda el reconocimiento de rostros en imágenes que se encuentran borrosas, al ejecutar un algoritmo que es una modificación del algoritmo Adaptive Sparse Representation of Random Patches (ASR+). Este algoritmo extrae, al azar, parches de cada una de las imágenes de sujetos previamente enlistados. Luego, ASR+ construye un diccionario adaptivo el cual concatena los ‘mejores’ diccionarios de cada sujeto. Finalmente, usando este diccionario, cada parche de la imagen de prueba es clasificado acorde a la metodología de Sparse Representation Classification (SRC). En la fase de prueba, la imagen en cuestión es clasificada por mayoría de votos de los parches previamente clasificados. En este artículo proponemos bASR+, o blur ASR+, que crea diccionarios con distintos niveles de desenfoque sintético a partir de distintos niveles de desenfoque gaussiano.Cada set de imágenes borrosas será descrito por una métrica de nitidez. Cuando se inicia el reconocimiento de la imagen de prueba, la métrica de nitidez s de la imagen es calculada y comparada a la métrica de nitidez de cada uno de los set de imágenes. Luego, se selecciona el diccionario que más se parece a la métrica s. Así, un diccionario adaptivo es contruído a partir del set de imágenes borrosas y la metodología ASR+ continúa para realizar el reconocimiento. Se diseñaron experimentos basados en imágenes borrosas, que fueron creadas tomando fotografías des-enfocadas, a las imágenes de cara de sujetos de la base de datos AR, desplegadas en un monitor. En nuestros experimentos, bASR+ sobrepasa a los algoritmos del estado del arte y software comerciales obteniendo reconocimientos de 85.6% en imágenes sumamente borrosas.
Building a query language for the web of data : efficiency in an open world
(2015) Ugarte C., Martín I.; Arenas Saavedra, Marcelo Alejandro; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Al consultar bases de datos incompletas es importante tener la posibilidad de extender los resultados cuando hay información adicional disponible. Esta funcionalidad ha sido ampliamente adoptada para consultar la Web Semántica, dado que la información en la Web es inherentemente incompleta. Desafortunadamente, la implementación de esta funcionalidad en SPARQL, el lenguaje recomendado por el World Wide Web Consotrium (W3C) para consultar datos en la Semantic Web, trae consigo algunos efectos negativos. Dos de los más importantes son un incremento en la complejidad de evaluar consultas, y un conflicto entre SPARQL y el supuesto de mundo abierto. Diferentes caminos han sido tomados para arreglar estos problemas, de los cuales el más adoptado ha sido restringir SPARQL a patrones bien-diseñados. Sin embargo, aun sigue abierto el problema de determinar si éste es el enfoque correcto en términos de complejidad de evaluación y poder expresivo. El punto de partida de esta tesis el estudio de las propiedades fundamentales que debiese satisfacer un lenguaje de consultas para la Web Semántica, en particular considerando que la información es incompleta.Para esto, investigamos las técnicas que han sido desarrolladas en la lógica de primer orden para caracterizar sintácticamente propiedades semánticas. Luego presentamos un marco teórico que nos permite aplicar estas técnicas al caso de SPARQL, definiendo lenguajes que resultan naturales para capturar las propiedades deseadas. También estudiamos las propiedades computacionales de estos lenguajes para entender su aplicabilidad en implementaciones del mundo real. Lo primero que hacemos es mostrar que los enfoques adoptados anteriormente no son suficientes para conciliar la semántica de SPARQL con el hecho de que la información en la Web es incompleta. Luego definimos un nuevo operador para obtener información opcional, el cual nace naturalmente de las técnicas que estudiamos en lógica de primer orden. Este operador nos permite definir fragmentos de SPARQL con buenas propiedades en términos de poder expresivo y complejidad de evaluación. Luego, nos enfocamos en consultas SPARQL de tipo CONSTRUCT, que son aquellas que generan como resultado el mismo tipo de estructuras que reciben como entrada (grafos RDF). Bajo este fragmento somos capaces de definir un lenguaje de consultas que es simple y a la vez captura las nociones semánticas de interés. Por último, mostramos que este lenguaje presenta, sorprendentemente, una menor complejidad de evaluación que los fragmentos que han sido presentados anteriormente.
Can a general-purpose commonsense ontology improve performance of learning-based image retrieval?
(2015) Toro Icarte, Rodrigo Andrés; Baier Aranda, Jorge Andrés; Soto Arriaza, Álvaro Marcelo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La comunidad de representación del conocimiento ha invertido grandes esfuerzos en la creación de ontologías de sentido común. Ellas poseen miles de relaciones sobre distintos aspectos del mundo cotidiano, por ejemplo “todo hombre es persona” o “los libros son usados para leer”. Dentro de esta gran cantidad de relaciones, algunas de ellas contienen información relevante sobre el mundo visual. Sin embargo, hasta la fecha, ningún algoritmo (que sea el estado del arte en alguna tarea de visión por computador) ha incorporad oeste conocimiento en forma explícita. Dichos algoritmos suelen utilizar técnicas de aprendizaje de máquina para aprender modelos de reconocimiento a partir de ejemplos (miles de ellos). En esta tesis estudiamos si una ontología de propósito general, específicamente ConceptNet (la ontología del MIT), puede, o no, tener un rol en el estado del arte de visión por computador. Elegimos sentence based image retrieval (búsqueda de imágenes mediante oraciones) como escenario de pruebas. Nuestro punto de partida es una red convolucional profunda que nos permite generar un algoritmo de image retrieval basado en detectores de palabras. Luego de eso presentamos una variante que incorpora relaciones de sentido común provenientes de ConceptNet. Como resultado, obtuvimos una mejora el estado del arte para la base de datos MSCOCO 5K.
Combining data mining and econometric techniques : a case study on academic achievement
(2018) Puga Durán, Verónica Andrea; Nussbaum Voehl, Miguel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La minería de datos está cambiando la investigación en econometría. Aunque se espera colaboración entre estas dos disciplinas, hasta donde sabemos, no hay publicaciones que intenten mostrar cómo herramientas de la minería de datos pueden complementar herramientas de la econometría. Esta investigación propone el enfoque Econometría Dialoga con la Minería de Datos, donde un modelo econométrico se construye solo desde los datos a través de la minería de datos, sin basarse en investigación bibliográfica o la opinión de expertos para seleccionar variables. El enfoque se aplicó a un caso de estudio, predecir el rendimiento académico en una base de datos longitudinal. En total, analizamos 142.457 estudiantes asociados a 1.287 variables. Empleamos un Bosque de Árboles, algoritmo de la minería de datos, para seleccionar un subconjunto de las variables para luego construir un modelo econométrico, un modelo multinivel logístico ordenado. Finalmente, utilizamos un Árbol de Decisión, algoritmo de la minería de datos, para definir perfiles de desempeño de los estudiantes. La mayoría de los hallazgos de nuestro caso de estudio son consistentes con la literatura de desempeño escolar, como la relevancia del desempeño académico pasado para el desempeño académico actual. Otros resultados ofrecen ideas más frescas, como el impacto de la evaluación de los estudiantes de su escuela en el desempeño académico de los estudiantes. Esta investigación busca contribuir al dialogo aplicado de cómo científicos de la computación y econometristas pueden colaborar para profundizar los conocimientos que las bases de datos pueden ofrecer y para mejorar los modelos econométricos.
Deriving configurable process models using process mining
(2019) Arriagada Benítez, Mauricio; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Utilizado con frecuencia en grandes organizaciones con sucursales en diferentes ubicaciones, un modelo de proceso configurable reune las características más comunes que se comparten entre diferentes sucursales. Este modelo de proceso configurable puede configurarse para derivar un modelo de proceso específico para cada sucursal. El proceso de configuración generalmente se realiza de forma manual, lo cual es un reto por dos razones. Por un lado, cuando el número de puntos de configuración aumenta en el modelo de proceso configurable, el tamaño del espacio de búsqueda aumenta exponencialmente. Por otro lado, la persona que realiza la configuración puede carecer de una perspectiva holística para tomar la decisión correcta para todos los nodos configurables. Hoy en día, en muchos escenarios de negocios, los sistemas de información que apoyan la ejecución de procesos de negocios crean registros de eventos, que contienen datos que reflejan cómo se están realizando los procesos. En esta tesis, proponemos tres estrategias que utilizan estos datos de eventos para derivar automáticamente un modelo de proceso a partir de un modelo de proceso configurable, tal que el modelo generado sea el que mejor representa las características del proceso en una sucursal específica. La primera estrategia se basa en una búsqueda exhaustiva, la segunda se basa en un enfoque evolutivo genético y la tercera se basa en una heurística codiciosa. Hemos implementado estas tres estrategias diferentes en ProM como parte de nuestra propuesta para derivar un modelo de proceso. Hemos probado estas estrategias utilizando registros de eventos realistas que representan el comportamiento de diferentes variantes de proceso, tal como se registran en un sistema de educación superior, y también utilizamos un caso real de municipalidades en Holanda.
Desarrollo de un artefacto de software para la aplicación de minería de procesos en procesos desconectados de sistemas de información
(2022) Leiva Sánchez, Luis Ignacio; Muñoz Gama, Jorge; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los procesos son secuencias de acciones llevadas a cabo con un fin determinado. Dentro de las ciencias de la computación, se han desarrollado técnicas y algoritmos para extraer información de estos, por ejemplo, en la disciplina de Minería de Procesos. Sin embargo, existe un grupo de procesos en los que no se pueden utilizar, ya que no son soportados por sistemas de información, y por ende, no existe un registro computacional de los eventos ocurridos. Estos son denominados procesos desconectados. Recientemente surgió una nueva metodología que busca apoyar el entrenamiento en procesos desconectados, POME (Process-Oriented Medical Education), compuesta de cinco etapas: creación, ejecución, enseñanza, evaluación y rediseño. Cada una de estas tiene sus propios desafíos, y este trabajo se enfoca en apoyar el etiquetado manual de los eventos que suceden dentro de un proceso desconectado, el que carece de un soporte que permita realizar esta tarea de forma fácil e intuitiva. Por ello, se plantea el desarrollo de un artefacto de software basado en Minería de Procesos, que permita implementar esta metodología en procesos desconectados, al generar registros de eventos a partir de estos, utilizar videos de ejecuciones y una lista de actividades posibles a realizar, determinadas por un modelo de procesos.
Desarrollo y análisis de la utilización de algoritmos de minería de datos para la búsqueda de anomalías y patrones secuenciales en minería de procesos
(2011) Campo Monsalve, Tomás Enrique del; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Durante los últimos años, la Minería de Procesos ha avanzado y crecido dentro de las áreas de estudio de las Tecnologías de Información. Estos avances han permitido a diversas empresas e instituciones realizar análisis objetivos de los procesos que llevan a cabo, a partir de los registros digitales que tengan de éstos. Sin embargo, dentro de estos avances es escaso el trabajo que se ha realizado enfocado en poder encontrar anomalías y patrones secuenciales en un proceso. Es por esto que se han aplicado dos algoritmos utilizados en el área de Minería de Datos para desarrollar dos metodologías: una para poder encontrar casos anómalos y una segunda para permitir la extracción de patrones secuenciales de un proceso. Ambas metodologías se basan en la observación de un gran número de ejecuciones del proceso analizado. Este trabajo contiene la descripción de dichas metodologías, detallando cómo deben ser procesados los datos antes del análisis, el funcionamiento de los algoritmos utilizados, los resultados obtenidos con ellos y como poder realizar una mejor interpretación de éstos. Con este trabajo se ha conseguido abarcar áreas de Minería de Procesos poco exploradas hasta hoy, entregando procedimientos y herramientas que permiten ir desde el Log de Eventos de un proceso hasta un informe final que incluya las anomalías y/o patrones secuenciales presentes en el caso, con la posibilidad de realizar análisis post-aplicación de los algoritmos. Se espera que las metodologías compartidas aquí, sean aplicadas para el análisis de diversos procesos, como también contribuyan al crecimiento de la Minería de Procesos en la búsqueda de anomalías y patrones, sirviendo para el desarrollo de nuevas herramientas y metodologías en esta área.
Descriptive complexity for counting complexity classes
(2017) Muñoz Cruces, Martín Alonso,; Arenas Saavedra, Marcelo Alejandro; Riveros Jaeger, Cristian; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La complejidad descriptiva ha sido muy exitosa en caracterizar clases de complejidad de decisión en términos de propiedades definibles en algunas lógicas. Sin embargo, la complejidad descriptiva para clases de complejidad de conteo, como FP y #P, no ha sido estudiada sistemáticamente, y no está tan desarrollada como su análogo de decisión. En este artículo, proponemos un marco teórico basado en lógicas con peso para tratar este problema. Específicamente, al enfocarnos en los números naturales obtenemos una lógica llamada Lógica de Segundo Orden Cuantitativa (QSO), y mostramos cómo algunos de sus fragmentos pueden ser usados para capturar clases de complejidad de conteo fundamentales como FP, #P y FPSPACE, entre otras. También usamos QSO para definir una jerarquía dentro de #P, identificando clases de complejidad de conteo con buenas propiedades de clausura y aproximación, y que admiten problemas completos naturales. Finalmente, añadimos recursión a QSO, y mostramos cómo esta extensión captura naturalmente clases de complejidad de conteo inferiores como #L.
Detección de cambios temporales en los procesos de negocio mediante el uso de técnicas de segmentación
(2012) Luengo Mundaca, Daniela Lorena; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Hoy en día, las organizaciones tienen la necesidad de estar constantemente cambiando para ajustarse a las necesidades del entorno. Estos cambios se reflejan en sus procesos de negocio, por ejemplo, un supermercado debido a cambios estacionales tendrá distinta demanda en distintos meses del año, por lo que sus procesos de abastecimiento o de reposición de productos podrían ser distintos en distintas épocas del año. Una forma de analizar con profundidad un proceso y entender cómo realmente se ejecuta en la práctica a través del tiempo, es en base al análisis de sus registros históricos almacenados en los sistemas de información, lo cual es conocido como minería de procesos. Sin embargo, en la actualidad la mayoría de las técnicas que existen para analizar y mejorar procesos consideran todos los registros de un proceso de manera estática, es decir, que el proceso no cambia a través del tiempo, lo cual en la práctica es poco realista dada las naturaleza dinámica de las organizaciones.
Diseño de protocolos para redes inalámbricas de sensores sobre latinos : metodología y ejemplos
(2013) Barros Arteaga, Santiago; Oberli Graf, Christian Robert; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Una red inalámbrica de sensores (RIS) es un conjunto de dispositivos electrónicos, llamados nodos inalámbricos, que tienen como objetivo observar algún fenómeno distribuido en el espacio y variante en el tiempo. Para lograr entregar al usuario la información observada, es necesario que los nodos que forman parte de la red cuenten con un protocolo de comunicaciones que coordine la transmisión de datos entre nodos y la canalización de estos hacia un nodo acumulador. Los protocolos de comunicaciones sufren de una constante evolución y diversificación debido a permanentes avances tecnológicos y diversidad de usos de las RIS. La necesidad de modificar o crear nuevos protocolos, ha sido abordada mediante la utilización los sistemas operativos para RIS, que facilitan al usuario la integración de dichos protocolos al resto del sistema.
Diseño e implementación de un módem digital para redes inalámbricas de sensores MIMO compatible
(2014) Villers-Grandchamps Zaldívar, Jean Paul Idesbald de; Oberli Graf, Christian Robert; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Las redes inalámbricas de sensores (RIS) pueden utilizarse en diversas aplicaciones, como lo son el monitoreo de variables climatológicas para la industria forestal, el monitoreo hidroclimatológico para alerta temprana de aluviones, entre otras. El mercado de las RIS es uno de los que se pronostican con mayor crecimiento en el mundo en la presente década. Sin embargo, las RIS disponibles hoy en día no permiten cubrir grandes extensiones geográficas, con gran distancia entre nodos, por lo que aún existe un vacío tecnológico. A fin de solucionar el problema de establecer comunicaciones eficientes, de largo alcance y baja tasa de datos, es que diversos autores han propuesto usar la tecnología de múltiples antenas (conocida como MIMO por sus siglas en inglés). Sin embargo, para desarrollar esta tecnología es necesario contar con una plataforma experimental para RIS con tecnología MIMO, lo que no existe en la actualidad. El trabajo de esta tesis se centra en diseñar e implementar una plataforma experimental en FPGA que permita desarrollar nuevas tecnologías para RIS usando múltiples antenas, la cual se presenta en el presente documento. Este desarrollo implica el diseño de filtros digitales, subida y bajada a frecuencia intermedia, entre otros. Además, incluye la implementación del diseño en una FPGA. Un conjunto de simulaciones computacionales, junto a una prueba experimental, permitieron verificar el correcto funcionamiento del módem diseñado, el cual funcionó de la forma esperada.
Diseño e implementación en FPGA de un módem de banda base para redes inalámbricas de sensores.
(2012) Pérez Díaz, Héctor; Oberli Graf, Christian Robert; Guarini Hermann, Marcelo Walter; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Diversos avances tecnológicos han permitido el desarrollo de dispositivos microelectrónicos altamente eficientes y de muy bajo costo. En los últimos años, esta tecnología ha sido utilizada para desarrollar pequeños microcontroladores, transceptores de radio y sensores para medir variables físicas, cada uno de ellos en un solo circuito integrado. La combinación de estos componentes en un nodo ha establecido un área de desarrollo en comunicaciones que emerge rápidamente, conocida como redes inalámbricas de sensores. Las aplicaciones de redes de sensores requieren que los nodos operen aisladamente y para extender su vida útil es importante minimizar el consumo energético de las comunicaciones entre nodos. La incorporación de tecnología de múltiples antenas en transmisión y recepción permitiría disminuir el consumo energético de un enlace manteniendo su desempeño, solución que hasta ahora no ha sido explorada.
Dynamic composition of rest services
(2014) Bellido Angulo, Jesús Edwin; Alarcón Choque, Rosa Ángela; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La composición de servicios es uno de los principios de la arquitectura orientada al servicio; esto hace posible el reúso y permite a los programadores combinar los servicios existentes para crear nuevos servicios que podrían ser parte de otra composición. La composición dinámica requiere que los servicios componentes sean elegidos en tiempo de ejecución de un conjunto de servicios con igual o similar funcionalidad. La adopción de los servicios REST en la industria ha ocasionado un creciente número de servicios de este tipo, muchos con similar funcionalidad. Las técnicas existentes de composición dinámica son orientadas a métodos, mientras que el estilo REST esta orientado al recurso; y solo considera servicios web tradicionales (WSDL/SOAP). El estilo de arquitectura REST ha atraído un gran interés de la industria debido a las propiedades no-funcionales que este estilo favorece. En esta tesis, contribuimos al área de composición de servicios REST proponiendo tres técnicas orientadas a mejorar la composición estática y dinámica de este tipo de servicios. Primero, introducimos una técnica de composición estática proponiendo un conjunto de patrones de control de flujo fundamentales en el contexto de composiciones descentralizadas de servicios REST. En contraste con los enfoques actuales, nuestra propuesta es implementada usando HTTP y tomando en cuenta los principios arquitecturales de REST. Después, presentamos una técnica que mejora la composición dinámica dentro del dominio de la seguridad extendiendo ReLL to ReLL-S y permitiendo a clientes de máquinas interactuar con recursos seguros, donde las condiciones de seguridad podrían cambiar de forma dinámica.Finalmente, proponemos SAW-Q, una extensión de Simple Additive Weighting (SAW), como una técnica novedosa de composición dinámica que sigue los principios del estilo REST. Adicionalmente, SAW-Q modela los atributos de calidad como una función de la demanda de solicitudes que espera atender el usuario en lugar de los tradicionales valores constantes. Nosotros hemos probado estas técnicas aplicando a los servicios compuestos resultantes pruebas de estrés. Nuestro resultado valida nuestra hipótesis principal indicando mejoría respecto a los técnicas existentes. Esto también muestra que las ideas presentadas en esta tesis representan una contribución relevante del estado del arte de la composición de servicios REST.

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